随着互联网的发展，人工智能变得火爆异常。作为技术驱动的行业，其薪资水平远超全国平均薪资水平。根据数据调查显示，目前国内人工智能相关岗位的应届生的月薪高大12.5k，Google中国更是开出年薪56年的应届生岗位。
人工智能领域人才稀缺，根据LinkedIn《全球 AI 领域人才报告》和工信部数据显示，中国人工智能人才缺口高大500w。人工智能市场规模高大1.2亿美元，毫无疑问，人工智能绝对是十年内的技术风口。那站在浪尖上的普通程序员们，该如何跻身 AI 洪流，与时代趋势共舞呢？
从研发内容来看，IT培训网将从事 AI 研发相关的工程师主要分为 4 类：
基础设施
算法研究
工程实现
行业应用
基础设施
基础设施，如 CPU、操作系统等，为人工智能提供了必备条件，所以从事基础设施支撑的公司不可或缺，该领域的开发者也较为稀缺。对软硬件结合、操作系统等感兴趣并且有所积累的开发者，可以尝试从基础设施领域切入人工智能。
算法研究
算法工程师是 AI 时代的王者，主要研究样本特征、模型设计和优化、模型训练等。BAT 资深算法工程师年薪百万不成问题。但算法研究技术壁垒极高，对语言处理、计算机视觉、数学能力的要求限制了绝大多数开发者成为算法工程师的可能。术业有专攻，更建议在数学、计算机有较深学习背景的开发者选择。
工程实现
近年来，TensorFlow 、Caffe 等框架大火。这类框架是提高开发效率，推动技术走向大规模应用的基础。而工程实现则需要将计算逻辑、硬件封装打包起来，方便模型的训练和和预测。这类开发者不仅需要理解底层算法，对算法使用和效果了如指掌，还需要拥有优秀的架构设计能力，能将上层业务问题抽象映射到框架层面。
行业应用
AI 在生活中的应用领域越来越广泛，常见的语言识别、图像视觉，资讯类软件的个性化推荐，滴滴的智能路线规划等等，所有 APP 背后的判断、预测、抉择、分类都将成为人工智能在业务模型上的验证应用。
对大部分开发者来说，通过行业应用切入人工智能软件开发的可行性最高，想从事AI 相关的应用开发，现在就可以开始准备了：
精通所处领域及业务
熟悉 AI 算法的使用与效果
了解人工智能相关的应用框架
培养抽象能力与架构设计能力
人工智能作为互联网高精行业，准入门槛非常高。真正站在风口的专家与开发者，绝大部分已经在 AI 领域付出了数年的努力与技术沉淀。本文仅从普通程序员切入人工智能的可行性进行分析，如果想更深入了解人工智能的应用及前沿技术，则需要经验丰富的从业者来为我们揭开 AI 行业的神秘面纱。
